Fábio Nogueira da Silva

Bachelor's Degree in Mathematics from the Federal University of Maranhão (2004). Master in Electrical Engineering UFMA (2008), Doctorate in Electrical Engineering from the Federal University of Maranhão UFMA (2021), with sandwich at the University of Florida - United States (2018/2019), concentration area: Automation and Control, Post-Doctorate in progress in Statistical Modeling applied to Health, in the Graduate Program in Collective Health (PPGSC) in the Department of Public Health at UFMA 2022. Currently developing applications for reliability and database cleaning for health surveillance, as well as application of methods statistics and machine learning for statistical modeling. He has experience in the areas of control, optimal control, controller design, applications of evolutionary techniques for designing control systems, solving the Riccati algebraic equation via neural networks, experiments with genetic algorithms, applied statistics, statistical modeling and evolutionary computation, and machine learning, state estimators and observers, Kalman-type filtering, application of reinforcement learning techniques for state control and estimation. Experience with Operations Research, Mathematical Modeling, Statistical Modeling and Optimization, Identification of Dynamical Systems, State Observers powered by data for monitoring, identification and control in dynamical systems. Experience with Applied Statistics, Financial Mathematics, Financial Market and Mathematical and Statistical Methods for investment analysis and process optimization. Experience in Innovation Management Implementation in Micro and Small Companies. Experience with statistical research, Commercial Automation, Information Systems, Applied Mathematics, Applied Statistics and Financial Mathematics for Business Management.

possui graduação em Matemática Bacharelado pela Universidade Federal do Maranhão (2004). Mestrado em Engenharia Elétrica UFMA(2008), Doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Maranhão UFMA (2021), com sanduíche na University of Florida - Estados Unidos (2018/2019), área de concentração: Automação e Controle, Pós-Doutorado em andamento em Modelagem Estatística aplicada a Saúde, no Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva (PPGSC) no Departamento de Saúde Pública na UFMA 2022. Atualmente desenvolvendo aplicações para confiabilidade e limpeza de banco de dados para vigilância em saúde, bem como aplicação de métodos estatísticos e de aprendizagem de máquina para modelagem estatística. Tem experiência nas áreas de controle, controle ótimo, projeto de Controladores, aplicações de técnicas evolutivas para projeto de sistemas de controle, na resolução da equação algébrica de Riccati via Redes neuronais, experiências com algoritmos genéticos, estatística aplicada, modelagem estatística e computação evolutiva e aprendizado de máquina, estimadores e observadores de estados, filtragem tipo Kalman, aplicação de técnicas de aprendizagem por reforço para controle e estimação de estados. Experiência com Pesquisa Operacional, Modelagem Matemática, Modelagem Estatística e Otimização, Identificação de sistemas Dinâmicos, Observadores de estado alimentado por dados para monitoração, identificação e controle em sistemas dinâmicos. Experiência com Estatística Aplicada, Matemática Financeira, Mercado Financeiro e Métodos Matemáticos e Estatísticos para análise de investimentos e otimização de processos. Experiência em Implantação de Gestão da Inovação em Micro e Pequenas Empresas. Experiência com pesquisa estatística, Automação Comercial, Sistemas de Informação, Matemática Aplica, Estatística Aplicada e Matemática Financeira para Gestão Empresarial.